Meshfree methods have been developed based on Galerkin type weak formulation and strong formulationwith collocation. Galerkin type formulation in conjunction with the compactly supported approximation functions and polynomial reproducibility yields algebraic convergence, while strong form collocationmethod with nonlocal approximation such as radial basis functions offers exponential convergence. In thiswork, we discuss rank instability resulting from the nodal integration of Galerkin type meshfree methodas well as the ill-conditioning type instability in the radial basis collocation method. We present the recentadvances in resolving these diffculties in meshfree methods, and demonstrate how meshfree methods can be applied to problems di?cult to be modeled by the conventional ?nite element methods due to their intrinsic regularity constraints.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
It is shown that learning from data modelled as minimization of error functionals can be reformulated in terms of inverse problems. This reformulation allows to characterize optimal input-output functions of networks with kernel units.
PL
W artykule tym wykazano, że uczenie na podstawie danych modelowane jako minimalizacja funkcjonałów błędu może być sformułowane jako problem odwrotny. Takie sformułowanie pozwala scharakteryzować optymalne funkcje wejścia/wyjścia sieci z elementami jądrowymi.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.